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近日来，黎巴嫩首都贝鲁特港口区发生了当地官员将之形容为“核爆级”的巨大爆炸，最新消息显示，目前已造成100人死亡、4000人受伤，大量人员仍下落不明，且伤亡数字仍在不断攀升中。

因为爆炸威力巨大且距离市区不远，在这次爆炸中，贝鲁特当地的救援医疗系统也受到了巨大的冲击，直接导致Al-Roum医院的8名医务人员和10名患者当场死亡，致使该医院完全处于瘫痪状态。而许多医院原本就因为疫情满负荷运作，无法腾出更多的人手支援爆炸现场进行现场救援行动。加之爆炸后续还存在着大量不确定风险，种种因素之下使得救援行动变得十分艰巨。

在希望救援人员平安的同时，我们也不妨思考，有什么方法能够让救援工作避免危害性，防止二次伤害的发生。事实上，在人工智能盛行的今天，我们已经见识了多种人工智能在传统领域“大展身手”的例子。那么，人工智能能否在救援领域也继续发挥所长呢？

随着全球灾难事件发生频率的上升、灾难现场严重性、多样性、复杂性的增加，对救援人员的考验也在不断增加。灾难发生后，往往需要在短时间内快速展开救援，才能大可能救出幸存者。然而灾难现场的复杂程度往往会阻碍救援人员的行动，更有些地方超出了救援人员的能力，如狭窄空间等救援人员无法深入。以地震为例子，现代建筑结构的复杂性和多样性使得在经受地震倒塌后，建筑内部结构往往不是单一的堆叠，救援人员需要对内部情况有一定的了解才能进行救援。在面临危险和空间狭窄的情况下，救援机器人就能够派上用场了。

救援机器人往往“麻雀虽小，五脏俱全”，小巧的个头有助于他们利用各种裂缝进入到救援人员无法到达的地方。但他们一般都搭载着各种类型的仪器，能够对附近环境进行系统的评估并上传给救援人员。但原本的救援机器人只能执行一些简单的探测传递任务，没办法真正像救援人员一样，对幸存者实行救援。

而由于缺乏智能，无法根据具体情况作出判断，只能由经验丰富的操作员进行操作，这也大大制约了救援机器人的应用。

不过，深度学习能力赋予了机器一定的智能。将其应用在救援机器人上，能提高救援机器人的自主救援能力。通过诸如机器视觉等各类型传感器收集和分析数据，救援机器人能够在不依靠外界操作人员的情况下做出独立的正确判断。

例如根据环境的变化改变救援路线、计算决定大效?

目前，救援机器人在全球有着庞大的应用市常包括消费、防爆、抢险等多个领域在内的救援行动都对救援机器人有着巨大的需求。而人工智能与救援机器人的结合更是能够进一步拓展救援机器人的应用范围，深入到更加细致、复杂的救援环境中去，更好的保障救援人员安全，提高救援成功率。当然，目前而言，智能救援机器人还面临着诸多问题，无法真正应用到具体的救援行动中，还需要更多的完善，才能使救援机器人成为救援的新动力。

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